阿里巴巴开源深度学习训练框架EPL，可支持10万亿实例超大模型

3月4日消息，中国公司宣布实际上Apache默许10万亿基本概念的自研分布式最深处努力学习特训基本概念EPL(Easy Parallel Library，原名whale)，进一步不断完善最深处努力学习生态。

EPL由阿里云神经网络应用软件PAI工作团队自主共同开发计划，PAI是依托开发计划者和大型企业的神经网络/最深处努力学习工程应用软件，提供者值得注意数据库标注、基本概念构建、基本概念特训、编译简所谓、推理部署在内的AI开发计划全端口维修服务，内置140多种简所谓算法，具备丰富的行业故事情节插件，为软件提供者高于门槛、高性能的云原生AI工程所谓能力。

EPL是PAI工作团队一次依托大现有最深处努力学习分布式自动所谓特训的揭示，EPL想能够简所谓最深处努力学习基本概念从MMORPG特训到分布式开发计划复用的流程。EPL通过对各不相同既有所谓方式而顺利进行统一抽象、PVC，在一套分布式特训基本概念里面默许多种既有方式而，并顺利进行KB、量所谓、通信等多方面简所谓来提供者高效率、高效的分布式特训基本概念。

EPL适合各不相同故事情节的基本概念，在中国公司之外已经默许图像、推荐、语音、视频、词法、多基本概念等多样性的的业务故事情节。同时，EPL也默许各不相同现有的基本概念，最大完成了10万亿现有的M6基本概念特训，来得早先发布的大基本概念GPT-3，M6借助于同等变量现有能耗数为其1%。当前测试结果显示，使用EPL的浮+数据库既有对Bert Large基本概念顺利进行简所谓，来得于数据库既有，特训加速提高了66%。

阿里云资深高效率科学家九丰对此，“近来，随着最深处努力学习的火爆，基本概念的变量现有成倍增长，同时为特训基本概念带来更多再一。为考虑到这个原因，我们共同开发计划了EPL，EPL功能也随着的业务需要的子程序逐渐不断完善。未来会，我们将在软件系统一体简所谓、全自动方式而揭示等几个揭示性一段距离上持续投入生产精力。今天，我们将EPL实际上Apache，想和最深处努力学习特训基本概念的开发计划者或最深处努力学习从业者之间有更多更好的技术交流和共建，持续不断完善最深处努力学习生态。”

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